MSEVA: A System for Multimodal Short Videos Emotion Visual Analysis

Core Concepts

Short videos' affective computing was neglected in the past, MSEVA system aims to monitor emotions in short videos for public opinion guidance.

Abstract

• YouTube Shorts competes with TikTok, reflecting the demand for short video content.
• Short videos on social media platforms capture diverse emotions on hot events.
• MSEVA system proposes a novel approach for emotion analysis in short videos.
• Dataset construction involves automatic segmentation and transcription methods.
• Improving accuracy of multimodal affective computing model by optimizing it.
• MSEVA system helps in conducting timely public opinion guidance.
• System modules include Data Format Preprocessing, Automatic Segmentation and Transcription, and Pre-trained multimodal emotion analysis Model.
• MSEVA system provides comprehensive emotion analysis interface for short videos.
• Performance analysis shows 76.2% accuracy and 81.5% F1 score.

Stats

"Monitoring the public’s emotions through these videos requires a lot of time and effort, which may not be enough to prevent undesirable outcomes."
"We also propose an automatic technique for audio segmenting and transcribing."
"We improve the accuracy of the multimodal affective computing model by about 4.17% by optimizing it."

Quotes

"Monitoring the latent emotions of short videos on short video platforms and regulate public opinion quickly."
"The dataset is openly accessible."

Key Insights Distilled From

MSEVA

by Qinglan Wei,... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.04279.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

MSEVA 시스템을 현실적인 응용에 더 최적화하는 방법은 무엇인가요?
MSEVA 시스템을 현실적인 응용에 더 최적화하기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 모델의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 데이터를 수집하고 다양한 시나리오에서 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 또한, 다양한 모달리티 데이터를 활용하여 모델의 다양성을 높일 수 있습니다. 또한, 실제 환경에서의 성능을 향상시키기 위해 모델의 속도와 효율성을 개선하는 것이 중요합니다. 또한, 사용자 피드백을 수집하여 모델을 지속적으로 개선하고 보완하는 것도 중요합니다.

질문 2

단문 비디오의 감정 분석에 자동 전사 방법을 의존하는 것의 잠재적인 한계는 무엇인가요?
단문 비디오의 감정 분석에 자동 전사 방법을 의존하는 것은 몇 가지 잠재적인 한계가 있을 수 있습니다. 첫째, 자동 전사 시스템은 오류를 발생시킬 수 있으며, 감정 분석에 필요한 세부 정보를 놓칠 수 있습니다. 둘째, 자동 전사 시스템은 언어 및 발음의 다양성을 충분히 고려하지 못할 수 있습니다. 세번째, 자동 전사 시스템은 감정적인 컨텍스트나 억양과 같은 비언어적인 요소를 인식하는 능력이 제한될 수 있습니다. 따라서 감정 분석을 위해 자동 전사 방법을 사용할 때 이러한 한계를 고려해야 합니다.

질문 3

이 연구 결과를 다른 멀티미디어 형식에서 감정 분석을 개선하는 데 적용하는 방법은 무엇인가요?
이 연구 결과를 다른 멀티미디어 형식에서 감정 분석을 개선하는 데 적용하기 위해서는 다양한 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 다른 멀티미디어 형식에 대한 데이터셋을 수집하고 다양한 모달리티 데이터를 포함하여 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 또한, 다른 멀티미디어 형식에 대한 감정 분석을 위해 다양한 모델과 알고리즘을 실험하고 최적화하는 것이 중요합니다. 또한, 다른 멀티미디어 형식에서의 감정 분석에 대한 새로운 기술 및 방법론을 개발하고 적용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 다양한 멀티미디어 형식에서의 감정 분석을 개선할 수 있습니다.